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Enregistrement W2121340607 · doi:10.4304/jmm.1.1.9-15

Invariant Robust 3-D Face Recognition based on the Hilbert Transform in Spectral Space

2006· article· en· W2121340607 sur OpenAlexaff
Eric Paquet, Marc Rioux

Notice bibliographique

RevueJournal of Multimedia · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFace and Expression Recognition
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvariant (physics)Computer scienceFacial recognition systemHilbert spaceArtificial intelligenceHilbert transformPattern recognition (psychology)MathematicsComputer visionPure mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the main objectives of face recognition is to determine whether an acquired face belongs to a reference database and to subsequently identify the corresponding individual. Face recognition has application in, for instance, forensic science and security. A face recognition algorithm, to be useful in real applications, must discriminate in between individuals, process data in realtime and be robust against occlusion, facial expression and noise. A new method for robust recognition of three-dimensional faces is presented. The method is based on harmonic coding, Hilbert transform and spectral analysis of 3-D depth distributions. Experimental results with three-dimensional faces, which were scanned with a laser scanner, are presented. The proposed method recognises a face with various facial expressions in the presence of occlusion, has a good discrimination, is able to compare a face against a large database of faces in real-time and is robust against shot noise and additive noise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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